考研数学一考试具体范围及内容

二维随机变量:学习联合分布及边缘分布的概念。随机变量的数字特征:包括期望、方差等重要指标。大数法则与中心极限定理:理解其理论基础及应用。数理统计基本概念:熟悉参数估计与假设检验的基本方法。通过系统的复习和练习,掌握以上内容将对你的考研数学一有很大的帮助。希望你在备考过程中能够找到适合自己的学习方法,...

宁波工程学院2025考研初试自命题科目考试大纲:432统计学

离散型随机变量的分布列和分布函数、离散型均匀分布、二项分布和泊松分布;连续型随机变量的概率密度函数和分布函数、均匀分布、正态分布和指数分布;随机变量及随机变量函数的数字特征(期望、方差)。3.多维随机变量及其分布二维随机变量及其分布、边缘分布、条件分布、随机变量的独立性、两个随机变量函数的分布...

小乐数学科普:AI人工智能如何改变预测科学?——译自Quanta...

假设我只想估计随机变量的平均值。我们不妨称之为y。我有一些特征,我们称它们为x。我可以尝试学习的是,可以拟合一个模型来根据x预测y。现在,当我没有真实标签时,我可以用预测来替换真实标签和真实数值。我可以对它们进行平均,但它们会有偏差。但你猜怎么着?我可以消除偏差,因为我从你给我的标签数据中估计了...

样本数量的线性时间计算复杂度GAN

随机变量的特征函数完全定义了它,即对于两个分布P和Q,当且仅当??P=??Q时,P=Q。与密度函数不同,特征函数总是存在的,并且是一致连续且有界的:|??P(t)|≤1。两个分布P和Q之间的平方特征函数距离(CFD)[8,16]定义为它们的特征函数之间的加权积分平方误差。其中,是使用X...

基金研究抽丝剥茧如何寻找相似基金

其中Σ是多维随机变量的协方差矩阵,μ为样本均值。如果协方差矩阵是单位向量,也就是各维度独立同分布,马氏距离就变成了欧氏距离。马氏距离主要考虑了数据的协方差结构。与欧氏距离只关注各维度的独立差异不同,马氏距离还考虑了各维度之间的相关性;对数据分布更敏感。马氏距离不要求数据服从正态分布,而是根据实际数据的...

2018考研数学概率论重点总结:随机变量的数字特征

随机变量的数字期望的概念与性质;随机变量的方差的概念与性质;常见分布的数字期望与方差;随机变量矩、协方差和相关系数附:概率与数理统计学科的特点(1)研究对象是随机现象高数是研究确定的现象,而概率研究的是不确定的,是随机现象(www.e993.com)2024年12月19日。对于不确定的,大家感觉比较头疼。

金融计量学第1节课:股指收益率序列统计特征

第一步:收集数据这一步不做过多介绍,你没数据什么也干不了,具体的一大堆学术话我就不再这里赘述了。第二步:将问题模型化(量化)在这一步中,这一步需要把金融经济理论、金融经济变量之间的关系通过建立模型表达出来。具体包括:选择变量、确定变量间的数学关系、拟定模型估计参数的数值范围。实际上,构建的金融...

模块化、反事实推理、特征分离,“因果表示学习”的最新研究都在讲...

治疗效果(treatmenteffect),又称因果效应(causaleffect),是指一个变量(即治疗)对另一个变量(即结果)的影响。如果对治疗进行干预,假设协变量不变(即这些协变量的条件),治疗效果被定义为结果的变化,其中协变量是与治疗和结果相关的变量或特征。在文本分析领域,大多数模型关注的是数值协变量,而如何处理具有文本...

矩阵特征值分解与主成分分析

这里我们会使用到期望、方程、协方差这些概率统计的基本概念,同时利用协方差矩阵这种数据表现形式来描述一组随机变量两两之间的相关性情况。这一小节的内容很基本,但是非常重要。2.数据分布的度量2.1.期望与方差看到这个标题,读者也许会想,这里不是在讲线性代数么,怎么感觉像是误入了概率统计的课堂?

离散型随机变量数字特征的MATLAB实现

在研究随机变量时,主要就是研究随机变量的概率分布、累积分布和分布的数字特征。常用的离散型随机变量的分布有:二项分布、泊松分布和超几何分布。1.二项分布若随机变量X的所有可能取值为0,1,…,n,其概率分布为k=0,1,2,…,n其中q=1-p,则称X服从参数为n和p的二项分布,记作X～B(n,p).二项分布...